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11 – 50 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumBeratungFinanzenMarketing
Theta entwickelt prädiktive Kundenanalysen und Methoden zur Unternehmensbewertung für Investmentfirmen und Unternehmen. Das CLV-Ultra-Modell unterstützt Teams dabei, das Kundenverhalten vorherzusagen und die Wirtschaftlichkeit einzelner Kunden einzuschätzen. So hilft es bei Marketingentscheidungen, Strategien zur Kundenbindung und der Unternehmensbewertung.
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Stellen im Unternehmen

Leitung Engineering, angewandte KI

Leite die Engineering- und Data-Science-Teams von Theta beim Aufbau prädiktiver Systeme zur Analyse des Kundenwerts. Verantworte Cloud-Modellierungsinfrastruktur, KI-gestützte Arbeitsabläufe und die Umsetzung von Kundenprojekten.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischEngineering Manager
AWSAzureC++CloudGoogle Cloud PlatformSparkTerraform

Beschreibung

  • Leite Engineering und das Data-Science-Team und arbeite selbst an der Entwicklung mit.
  • Gib die technische Richtung vor und unterstütze das Team bei komplexen Herausforderungen in der Umsetzung.
  • Arbeite mit den technischen Teams der Kunden zusammen.
  • Entwirf eine Cloud-Infrastruktur, auf der Tausende Modelle zuverlässig laufen.
  • Stimme dich mit den Engineers der Kunden ab, um Modelle für deren Umgebungen zu paketieren und bereitzustellen.
  • Baue eine zuverlässige, wiederverwendbare Pipeline von den Rohdaten der Kunden bis zu validierten Modellergebnissen.
  • Entwickle KI-gestützte Arbeitsabläufe für Datenaufbereitung und Modellierung.
  • Lege Standards für Tests, Validierung und zuverlässige Bereitstellung fest.
  • Überprüfe den Code und die technischen Entwürfe des Teams.
  • Entscheide, was entwickelt, automatisiert oder ausgelagert wird, und achte dabei auf langfristige Wartbarkeit.
  • Unterstütze Data Scientists bei anspruchsvollen Kundenprojekten und bringe dich direkt ein, wenn sich Projekte überschneiden.

Anforderungen

  • Du bringst fundierte Engineering-Expertise, Neugier und ein sicheres Urteilsvermögen in den Bereichen Engineering, Data Science und Kundenprojekte mit.
  • Du hast produktive Daten- oder Machine-Learning-Systeme auf Cloud-Infrastruktur durchgängig und in großem Maßstab entwickelt und betrieben.
  • Du hast Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur; Google Cloud ist bevorzugt, aber auch AWS, Azure, Databricks oder Snowflake sind relevant.
  • Du kannst Probleme entlang der gesamten Kette lösen: von der Datenaufbereitung über die Modellausführung bis zur Infrastruktur, auch bei unübersichtlichen Eingabedateien oder langsamen Modellläufen.
  • Du bewertest Daten und Ergebnisse kritisch und weißt, wann ein Problem einen Lauf stoppen sollte.
  • Du bist bereit, dich in den bestehenden produktiven R-Stack einzuarbeiten und damit zu arbeiten.
  • Du verfolgst einen produktorientierten Engineering-Ansatz, der Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Anforderungen an die Umsetzung ausbalanciert.
  • Du führst ein kleines, erfahrenes Data-Science-Team mit praxisnaher technischer Anleitung und unterstützt es bei schwierigen Umsetzungsproblemen.
  • Du nimmst an Kundengesprächen teil, um technische Methoden und Abwägungen zu erläutern, Datenanforderungen zu besprechen und die Technologie-Stacks und Infrastruktur der Kunden zu verstehen.
  • Du hast großes Interesse daran, KI-gestützte Arbeitsabläufe zu entwickeln, dich schnell in unbekannte Tools einzuarbeiten und deren Ergebnisse kritisch zu bewerten.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit dem Aufbau und der Bewertung KI-gestützter Arbeitsabläufe für Datenaufbereitung und Modellierung, einschließlich LLM- oder agentenbasierter Systeme.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit R im Produktivbetrieb, einschließlich Paketierung, Abhängigkeitsverwaltung, Containern oder C++-Integration mit Rcpp.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit statistischer Modellierung, insbesondere Kenntnisse zu CLV- oder BTYD-Modellen.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit der Bereitstellung von Daten- oder Modellierungsabläufen in kundengesteuerten Umgebungen, etwa Databricks, Snowflake oder Spark.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Infrastructure as Code, zum Beispiel Terraform oder ähnlichen Tools, sowie CI/CD.

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